پرش به محتوای اصلی

موضوع

تجربه توسعه‌دهندگان

۱٬۷۷۷ مقاله منتشر شده

بررسی عمیق Exa: موتور جستجوی هوش مصنوعی برای داده‌های ساختاریافته وب

Exa Labs: ارزش‌گذاری ۲.۲ میلیارد دلاری با یک میلیارد پرس‌وجوی ماهانه

شرکت Exa Labs با جذب ۲۵۰ میلیون دلار سرمایه در سری C، لایه‌ی جست‌وجوی بنیادین برای وب عامل‌محور را می‌سازد. هدف این شرکت تبدیل وب از یک مخزن متنی برای انسان به یک منبع داده…

۱۲ دقیقه خواندن
حلقه تلاش مجددی که هزینه Bedrock شما را سه برابر کرده است
آموزش کاربردی

حلقه‌‌های تکرار در پروتکل MCP هزینه‌های ابری Bedrock را ۳ برابر می‌کند

یک نقص فنی در نحوه گزارش خطای سرورهای MCP می‌تواند عامل‌های هوش مصنوعی را وارد حلقه‌های تکرار بی‌نهایانی کند. این وضعیت باعث جهش «پنهان» هزینه‌ها می‌شود، زیرا سیستم‌های نظارتی این…

۱۰ دقیقه خواندن۲
صاعقه بی‌پایان: نبرد مداوم فناوری‌های نرم‌افزاری در آینده‌ای نزدیک

استیو یگی: توان عملیاتی عامل‌ها بازبینی انسانی کدها را تا ۲۰۲۷ حذف می‌کند

استیو یگی، مهندس پیش‌کسوت، با ساخت ارکستراتور Wheelhouse برای بازی Wyvern ادعا می‌کند سرعت تولید کد توسط عامل‌های هوش مصنوعی، فرآیندهای سنتی بازبینی انسانی و CI/CD را به دلیل…

۲۹ دقیقه خواندن۳
لوگوی Octane، مدل برنامه‌نویسی React با کامپایلر.
آموزش کاربردی

«انتقال تدریجی با پسوند tsrx»؛ استراتژی Octane برای توسعه‌دهندگان React 19

چارچوب کامپایل‌شده Octane مدل برنامه‌نویسی React را حفظ کرده اما با حذف Virtual DOM، عملکرد اپلیکیشن‌ها را به‌شدت افزایش می‌دهد. توسعه‌دهندگان می‌توانند با استفاده از پسوند .tsrx،…

۴ دقیقه خواندن۱
بوم همکاری یکپارچه برای جایگزینی جیرا، اسلک و میرو
آموزش کاربردی

یک بوم نامحدود به‌جای جیرا، اسلک و میرو؛ رویکرد جدید is.team به مدیریت پروژه

پلتفرم is.team با معرفی یک فضای کاری بصری و نامحدود، ابزارهای مدیریت تسک، تخته‌سفید و ارتباطات را یکپارچه کرد. این سیستم با بهره‌گیری از پروتکل MCP، اجازه می‌دهد عامل‌های هوش…

۷ دقیقه خواندن۳
نقش مدل‌های زبانی بزرگ در چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی
آموزش کاربردی

دستیارهای پویا در برابر چت‌بات‌های مبتنی بر کلمات کلیدی

مدل‌های زبانی بزرگ در حال جایگزینی چت‌بات‌های قدیمی مبتنی بر کلمات کلیدی هستند. این تغییر اجازه می‌دهد دستیاران هوشمند به جای دنبال کردن مسیرهای ثابت، خودشان جریان کاری را در لحظه…

۲ دقیقه خواندن۲
سازندگان زمینه کوچک، از پرامپت‌های غول‌پیکر پیشی می‌گیرند
آموزش کاربردی

جایگزینی پرامپت‌های غول‌آسا با اشیاء JSON برای تثبیت خودکارسازی هوش مصنوعی

پرامپت‌های طولانی در جریان‌های کاری زمان‌بندی‌شده به‌مرور به «کشوهای زباله» تبدیل می‌شوند و باعث تداخل قوانین می‌گردند. راهکار جایگزین، استفاده از یک سازنده‌ی زمینه (Context…

۴ دقیقه خواندن۱